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Korean Institute of Information Scientists and Engineers 한국정보과학회 학술발표논문집 한국정보과학회 1994년도 봄 학술발표논문집 제21권 제1호
발행연도
1994.4
수록면
929 - 932 (4page)

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본 논문에서는 동적 추론을 위한 새로운 기법인 NNBN모델을 제안한다. 이 모델에서는 가설의 확률치를 표현하는 Belief net의 단점을 해결하기 위해 코호넨이 제안한 자기조직화 신경회로망을 도입하여 동적 추론을 가능하게 했다.
Belief net와 자기조직화 신경회로망에 대해 설명하고 제안한 NNBN algorithm의 설명, 추론 환경 변화값을 확률치로 신경회로망에 입력하여 동적 추론 결과의 적응 과정을 시뮬레이션 했다.

목차

요약

1. 서론

2. Belief net 개요

3. self - organizing model

4. 제안된 NNBN model 형식

5. NNBN algorithm

6. 시뮬레이션

7. 결론

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